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2017年9月3日
Docker系统八:Docker的存储驱动
摘要: Docker存储驱动 1. Docker存储驱动历史 Docker目前支持的greph driver包括: AUFS device mapper btrfs overlayfs(重点) 关于各存储驱的详细介绍参照 "Docker五种存储驱动原理及应用场景和性能测试对比" 2. Docker over
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posted @ 2017-09-03 22:35 HappyDeveloper
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2017年9月1日
Docker系统七:Docker数据管理
摘要: Docker的数据管理 I. 基本概念 Docker容器一旦删除,其相关的rootf文件系统就会被删除,其容器内的数据将一并删除,为了保存相关数据,Docker提出了数据卷的概念。 II. 数据卷 Docker中与数据卷相关的参数: 1)创建数据卷 不指定host dir去创建一个数据卷: 通过查看
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posted @ 2017-09-01 08:17 HappyDeveloper
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Docker系统六:Docker网络管理
摘要: Docker网络 I. Docer的通信方式 默认情况下,Docker使用网桥(brige)+ NAT的通信模型. Docker启动时会自动创建网桥Docker0,并配置ip 172.17.0.1/16 Docker容器内容及容器与宿主机通信方式(Brige方式) 当Docker启动容器时,会创建一
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posted @ 2017-09-01 08:15 HappyDeveloper
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2017年8月30日
多key业务,数据库水平切分架构一次搞定
摘要: 数据库水平切分是一个很有意思的话题,不同业务类型,数据库水平切分的方法不同。 本篇将以“订单中心”为例,介绍“多key”类业务,随着数据量的逐步增大,数据库性能显著降低,数据库水平切分相关的架构实践。 一、什么是“多key”类业务 所谓的“多key”,是指一条元数据中,有多个属性上存在前台在线查询需
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posted @ 2017-08-30 14:05 HappyDeveloper
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2017年8月24日
分布式ID生成器
摘要: 一、需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个唯一记录标识的需求,例如: 消息标识:message-id 订单标识:order-id 帖子标识:tiezi-id 消息标识:message-id 订单标识:order-id 帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键,数据库上会建立
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posted @ 2017-08-24 14:31 HappyDeveloper
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为表增加一列属性(补充)
摘要: 事情变得有意思了,上一篇花1小时撰写的“一分钟”文章,又引起了广泛的讨论,说明相关的技术大家感兴趣,挺好。第一次一篇技术文章的评论量过100,才知道原来“评论精选”还有100上限,甚为欣慰(虽然是以一种自己不愿看到的方式)。 《啥,又要为表增加一列属性?》的方案颇有争议: (1)版本号version
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posted @ 2017-08-24 14:20 HappyDeveloper
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为表增加列属性方法探究
摘要: 需求缘起 产品第一版:用户有用户名、密码、昵称等三个属性,对应表设计: user(uid, name, passwd, nick) 第二版,产品经理增加了年龄,性别两个属性,表结构可能要变成: user(uid, name, passwd, nick, age, sex) 假设数据量和并发量比较大,
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posted @ 2017-08-24 14:18 HappyDeveloper
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细聊冗余表数据一致性
摘要: 本文主要讨论四个问题: (1)为什么会有冗余表的需求 (2)如何实现冗余表 (3)正反冗余表谁先执行 (4)冗余表如何保证数据的一致性 一、需求缘起 互联网很多业务场景的数据量很大,此时数据库架构要进行水平切分,水平切分会有一个patition key,通过patition key的查询能够直接定位
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posted @ 2017-08-24 13:37 HappyDeveloper
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缓存架构设计细节二三事
摘要: 本文主要讨论这么几个问题: (1)“缓存与数据库”需求缘起 (2)“淘汰缓存”还是“更新缓存” (3)缓存和数据库的操作时序 (4)缓存和数据库架构简析 一、需求缘起 场景介绍 缓存是一种提高系统读性能的常见技术,对于读多写少的应用场景,我们经常使用缓存来进行优化。 例如对于用户的余额信息表acco
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posted @ 2017-08-24 11:43 HappyDeveloper
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缓存与数据库一致性保证
摘要: 本文主要讨论这么几个问题: (1)啥时候数据库和缓存中的数据会不一致 (2)不一致优化思路 (3)如何保证数据库与缓存的一致性 一、需求缘起 上一篇《缓存架构设计细节二三事》(点击查看)引起了广泛的讨论,其中有一个结论:当数据发生变化时,“先淘汰缓存,再修改数据库”这个点是大家讨论的最多的。 上篇文
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posted @ 2017-08-24 11:39 HappyDeveloper
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